| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 本文的研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 字符序列模式匹配的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.2 频繁模式发现的研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状及存在的问题 | 第13-16页 |
| 1.2.1 字符序列模式匹配的研究现状及存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.2.2 频繁模式发现的研究现状及存在的问题 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及贡献 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 主要贡献 | 第18-19页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 基础知识与CUDA优化 | 第20-30页 |
| 2.1 GPU：从图形处理到通用计算 | 第20-21页 |
| 2.2 CUDA架构简介 | 第21-23页 |
| 2.2.1 CUDA编程模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 CUDA存储器模型 | 第22-23页 |
| 2.3 THRUST开发工具库 | 第23-25页 |
| 2.4 CUDA编程优化技术 | 第25-29页 |
| 2.4.1 CUDA优化理论 | 第25-27页 |
| 2.4.2 CUDA优化实验 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 GPU加速带禁忌约束单序列频繁模式发现 | 第30-49页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 问题描述 | 第30-32页 |
| 3.2.1 基本概念 | 第30-31页 |
| 3.2.2 MbioPM算法 | 第31-32页 |
| 3.3 POSA算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 基本概念 | 第32-34页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第34-36页 |
| 3.4 CUDA实现 | 第36-42页 |
| 3.4.1 POPA算法 | 第36-40页 |
| 3.4.2 CUDA优化 | 第40-42页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第42-47页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第42页 |
| 3.5.2 实验分析 | 第42-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 GPU加速DNA序列最大串联重复LPRs发现 | 第49-68页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 问题描述 | 第50-53页 |
| 4.2.1 基本概念 | 第50-51页 |
| 4.2.2 后继数组SUA | 第51-53页 |
| 4.3 串行算法描述 | 第53-55页 |
| 4.4 CUDA实现 | 第55-63页 |
| 4.4.1 位压缩技术 | 第55-57页 |
| 4.4.2 建立SUA数组(Step1、Step2) | 第57-60页 |
| 4.4.3 查找LPRs(Step3) | 第60-61页 |
| 4.4.4 CUDA优化 | 第61-63页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第63-67页 |
| 4.5.1 实验环境 | 第63页 |
| 4.5.2 实验分析 | 第63-67页 |
| 4.6 本章小?结 | 第67-68页 |
| 第5章 多GPU加速大序列划分理论 | 第68-73页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 多GPU并行计算原理 | 第68-70页 |
| 5.3 多GPU加速计算k-difference问题 | 第70-72页 |
| 5.3.1 数据划分 | 第70-71页 |
| 5.3.2 任务分配 | 第71页 |
| 5.3.3 结果收集 | 第71-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第82页 |
